解密Prompt系列67. 智能体的经济学:从架构选型到工具预算
最近在很多分享交流上对于究竟使用单智能体vs多智能体有很多不同的声音。24年其实以多智能体架构为主,但是随着模型能力的提升,不少论文发现,多智能体带来的边际收益在递减,同时多智能体之间的沟通成本和信息碎片化,导致在部分任务上甚至不如单智能体...
最近在很多分享交流上对于究竟使用单智能体vs多智能体有很多不同的声音。24年其实以多智能体架构为主,但是随着模型能力的提升,不少论文发现,多智能体带来的边际收益在递减,同时多智能体之间的沟通成本和信息碎片化,导致在部分任务上甚至不如单智能体...
十多年前我刚入行,首次接触电商业务系统开发,开发重点集中在财务、库管、订单等这些需要后台强力支持的系统,反而对商品有个刻板印象,就是觉得商品系统简单,字典型应用而已,难度不大。
本文将以一个实际的 .NET HTTP API 封装实践为例,探讨如何从设计层面解决这些问题。 我们相信,好的组件设计应如一本好书: 翻开目录,便知全貌;阅读章节,层层递进;合上书本,思路清晰。
这并不是一篇“反 ABP”的文章,而是一次 站在时间维度上的技术反思。
Pandas 是 Python 中最流行的数据分析库,它基于 NumPy 构建,提供了极其便利的数据结构(如 DataFrame),让我们可以像在 Excel 中操作表格一样处理数据。
适用范围:秒杀系统开发人员、需要解决高并发数据一致性问题的后端开发者
实现一套完整的无人机自主降落功能,通过虚拟摇杆控制使无人机飞向指定位置,再利用视觉识别引导无人机精确降落到具体位置。本文中采用自适应降落策略,根据高度动态调整精度要求和下降速度,以实现安全、精确的降落。
EM和RL有 共同目标:在不添加新知识的情况下释放预训练模型的潜在潜力,都依赖于所谓“token重评级”。
我出生于河南的一个农村家庭,大学学的计算机,18年毕业入行前端,在郑州拿到了第一份工作3.5K,待了大概10个月,算是起点吧,在这里接触并学习了React,很感激第一家公司,确实为我之后的工作打下了基础;
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